带置信区间的短期电价预测方法

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第34卷第8期凳蒙电力Vo1．34No．8EastOhirtaEIectricPower2006年8月Aug．20o6带置信区间的短期电价预测方法李磊。甘德强(浙江大学电气T程学院，浙江杭州310027)摘要：电力市场中的电价呈现出均值回复、异方差、多周期、跳跃和尖峰等特性，预测精度往往不理想。同时，单点预测值难以有效指导市场参与者选择交易策略，也无法为电力监管机构提供监管和调控的依据。提出了一种带置信区间的小波一季节短期电价预测方法，以小波多分辨率分析和季节模型为工具，得到带置信区间的电价预测结果。算例分别采用加州市场平稳时期和危机时期历

2、史数据，预测下一日电价，说明模型是有效的。关键词：电力市场；短期电价预测；置信区间；多分辨率分析；季节模型基金项目：浙江省电力公司“电力市场辅助决策系统”项目资助(H20060762)作者简介：李磊(1982-)，女，硕士研究生，研究方向为电力市场。中图分类号：TM74文献标识码：A文章编号：1001—9529(2006)08-0017-05Short-termelectricitypriceforecastingmethodwithconfidenceintervalLILei，GANDe—qiang(SchoolofElectricalEngineering，ZhejiangUniv

3、．，Hangzhou310027，China)Abstract：Sincetheelectricitypricesinthepowermarketareusuallycharacterizedbymeanreversion，heteroscedas—ticity，muhicycle，jump，andpeak，theforecastingaccuracyisnotsatisfactory．Inthemeanwhile，thesinglepointpredictioncannotefectivelyguidethemarketparticipantstoselecttheappropriat

4、etransactionstrategyorprovidethepowerregulatoryorganizationswiththebasisforsupervisingandregulating．Ashort—termelectricitypriceforecastingmethodwithaconfidenceintervalisproposed，whichusesthewaveletmulti—resolutionanalysisandseasonmodelstoobtaintheforecastresultwithaconfidenceinterva1．Thehistorica

5、ldataofboththestableandcrisisperiodsofCalifor-niamarketareusedinthecasestudy，andthemodelisprovedtobeeffectiveinforecastingthenext—dayprices．Keywords：powermarket；short—termelectricitypriceforecast；confidenceinterval；multi—resolutionanalysis；seasonmodel随着电力行业的市场化改革在世界范围内展度难以令人满意。目前常用的预测方法主要有神开，电价成为

6、反映电力市场运营状况、评价市场竞经网络法和时间序列法。理论上，神经网络能够争效率的核心指标。由于影响电价的因素众多，以任意精度逼近连续函数，并且可以有效处理多除负荷外，还受水电机组出力、网络约束、市场规变量、非线性问题，因此能将其应用于电价预测。则和发电厂商报价策略等影响，使之呈现出均值文献[1．3]分别采用递归神经网络(RNN)、级联回复、异方差、多周期、跳跃和尖峰等特性，预测精神经网络(CNN)和BP网络对短期电价进行预[2]CIGRETaskForce38．02．11．CIGRETechnicalBrochure：研究[M]．上海：上海交通大学博士学位论文．2003．Indices

7、PredictingVoltageCollapseIncludingDynamicPhe—[6]Y．L．Tan．AnalysisoflinecompensationbyShunt-connectednomenon[c]．Electra，1995(159)：135-147．FACTSControllers：AComparisonbetweenSVCandSTAT—[3]包黎昕，张步涵，段献忠，何仰赞．电压稳定裕度指标分析COM[J]．